使用 Dify 和 TalorData 建立支援即時搜尋的 AI 應用程式
AI 應用程式正在變得越來越強大，但許多實際應用場景仍然需要一項重要能力：取得來自網路的即時資訊。 無論你正在建立研究助手、SEO 工具、市場情報應用程式還是 AI Agent，僅依賴模型原有的知識可能並不足夠。 透過將 Dify 與 TalorData SERP API 結合，你可以為 AI 應用程式增加即時搜尋能力，讓工作流程能夠取得最新、結構化的搜尋資料。 探索 TalorData Dify 整合 為什麼要為 Dify 加入即時搜尋？ Dify 可以幫助開發者更輕鬆地建立 AI 應用程式、工作流程和 Agent。 但是，許多應用程式都需要處理不斷變化的資訊。 例如： 對於這些場景，AI 模型需要存取最新的網路資訊。 TalorData 可以提供結構化的 SERP 資料，並將其連接到 Dify 工作流程和 AI Agent，讓應用程式能夠在需要時取得即時搜尋結果。 使用 Dify 和 TalorData 可以建立什麼？ 將 TalorData 整合到 Dify 後，搜尋能力就可以成為 AI 工作流程的一部分。 與其讓 AI 模型僅依賴原有知識回答問題，不如先讓應用程式搜尋相關資訊，再利用這些搜尋結果產生回答。 這為許多 […]
AI 應用程式正在變得越來越強大，但許多實際應用場景仍然需要一項重要能力：取得來自網路的即時資訊。
無論你正在建立研究助手、SEO 工具、市場情報應用程式還是 AI Agent，僅依賴模型原有的知識可能並不足夠。
透過將 Dify 與 TalorData SERP API 結合，你可以為 AI 應用程式增加即時搜尋能力，讓工作流程能夠取得最新、結構化的搜尋資料。
為什麼要為 Dify 加入即時搜尋？
Dify 可以幫助開發者更輕鬆地建立 AI 應用程式、工作流程和 Agent。
但是，許多應用程式都需要處理不斷變化的資訊。
例如：
- 最新的 AI 趨勢是什麼？
- 競爭對手本週發布了哪些內容？
- 某個關鍵字目前有哪些網站排名？
- 關於某家公司的最新新聞有哪些？
- 目前搜尋結果中有哪些產品？
- 某個新興市場目前有哪些相關資訊？
對於這些場景，AI 模型需要存取最新的網路資訊。
TalorData 可以提供結構化的 SERP 資料，並將其連接到 Dify 工作流程和 AI Agent，讓應用程式能夠在需要時取得即時搜尋結果。
使用 Dify 和 TalorData 可以建立什麼？
將 TalorData 整合到 Dify 後，搜尋能力就可以成為 AI 工作流程的一部分。
與其讓 AI 模型僅依賴原有知識回答問題，不如先讓應用程式搜尋相關資訊，再利用這些搜尋結果產生回答。
這為許多 AI 應用程式提供了更多可能性。
即時研究助手
建立一個在回答研究問題之前自動搜尋網路的 AI 助手。
使用者可以詢問公司、產品、技術、產業或最新事件，工作流程可以先取得相關搜尋結果，再產生回答。
SEO 與內容工作流程
TalorData 可以為 SEO 應用程式提供即時 Google 搜尋資料。
例如，一個 Dify 工作流程可以搜尋目標關鍵字、分析搜尋結果、識別排名頁面和競爭對手，然後利用 LLM 產生 SEO 洞察或內容建議。
競爭對手監控
企業可以利用搜尋資料監控競爭對手、品牌、產品和產業話題。
Dify 工作流程可以定期搜尋指定關鍵字，並利用 AI 總結搜尋可見度或市場活動的變化。
市場與趨勢研究
搜尋資料也可以用於監控新興趨勢。
你可以建立一個 AI 工作流程，搜尋特定主題、收集最新結果，然後總結其中最重要的發展趨勢。
使用即時 Web 資料增強 RAG
Dify 應用程式可以將企業內部知識與外部搜尋資料結合。
例如，一個 AI 助手可以先從企業內部知識庫取得資訊，再透過 TalorData 取得網路上的最新資訊。
這樣可以建立同時結合 內部知識與即時外部資料 的 AI 應用程式。
如何將 TalorData 整合到 Dify？
整個整合流程相對簡單。
TalorData 可以透過 SERP 外掛程式加入 Dify。該外掛程式可以在 Dify Marketplace 中使用，並支援將 TalorData 搜尋能力應用到 Dify 工作流程和 AI Agent 中。
1. 取得 TalorData API Token
建立 TalorData 帳戶並產生 SERP API Token。
TalorData 為新使用者提供免費試用額度，你可以先測試整合效果，再根據實際需求擴大使用規模。
2. 安裝 TalorData 外掛程式
在 Dify Marketplace 中搜尋 TalorData SERP 並安裝外掛程式。
安裝完成後，在外掛程式設定中配置 TalorData SERP API Token。
3. 將 TalorData 加入 Dify 工作流程
完成外掛程式配置後，你就可以在 Dify Workflow 或 AI Agent 中加入 TalorData 搜尋工具。
例如，一個簡單的應用程式可以實現：
使用者問題 → TalorData 搜尋 → AI 分析 → 最終回答
搜尋結果負責提供即時資訊，而 LLM 負責分析和產生回答。
這樣既能保持工作流程簡單，又能讓 AI 應用程式取得即時搜尋資料。
為 AI 應用程式提供結構化搜尋資料
使用 SERP API 的一個優勢是，應用程式不需要直接處理原始搜尋網頁。
TalorData 可以返回結構化搜尋資料，包括排名、標題、摘要和 URL 等資訊，同時支援 JSON 格式輸出。
這讓 Dify 工作流程可以更方便地將搜尋結果傳遞給 LLM 進行分析。
例如，一個 AI 應用程式可以搜尋：
“best AI data platforms in 2026”
工作流程可以取得搜尋結果、識別相關網站，再讓 LLM 比較這些結果並總結市場情況。
同樣的方法也可以應用於 SEO 研究、競爭對手監控、市場研究以及其他場景。
不只是 Google Search
TalorData 的 Dify 整合並不局限於傳統的 Google Search。
TalorData 支援多種搜尋引擎和搜尋類型，包括 Google、Bing、Yandex 和 DuckDuckGo，以及新聞、圖片、Shopping、Maps、Scholar 和 Trends 等搜尋類型。
這讓開發者在建立不同類型的 AI 應用程式時擁有更多選擇。
例如：
News Search → 建立 AI 新聞監控應用程式
Shopping Search → 建立產品和價格研究工作流程
Maps Search → 建立位置和本地商業資訊應用程式
Scholar Search → 建立研究助手
Trends Search → 分析搜尋趨勢
Google Search → 建立通用 Web Research 和 SEO 應用程式
Dify + TalorData 建立 AI Agent
AI Agent 越來越適合處理需要多個步驟的任務。
與單純回覆 Prompt 不同，Agent 可以根據任務判斷什麼時候需要額外資訊，並透過外部工具取得資料。
TalorData 可以作為這些 AI 應用程式中的搜尋資料層。
例如，一個 AI Research Agent 可以：
- 接收研究問題。
- 使用 TalorData 搜尋網路。
- 取得並分析搜尋結果。
- 找到相關資訊。
- 產生摘要。
- 向使用者提供回答和相關來源連結。
這樣，AI Agent 就可以取得比單純依賴模型原有知識更加即時的資訊。
建立你自己的 Dify AI 工作流程
Dify + TalorData 為 AI 應用程式加入即時搜尋能力提供了一種簡單的方式，而不需要從頭建立完整的搜尋基礎設施。
你可以從一個簡單的搜尋問答應用程式開始，然後逐步擴展到：
- AI Agent
- RAG
- SEO 分析
- 競爭對手監控
- 市場研究
- 新聞監控
- 內容研究
- 搜尋趨勢分析
其中，TalorData 提供 即時搜尋資料，而 Dify 則負責建立和管理 AI 應用程式與工作流程。
開始使用 TalorData SERP API
